服务设计视角下技术接受理论研究热点分析

宗婕聪 吴群 彭宇新

摘要：挖掘服务设计领域技术接受理论研究热点及前沿趋势。本研究利用了知识图谱工具CiteSpace对2009-2018年期间，在Web of Science（SCI—E和SSCI）发表的1506篇文献，进行文献计量分析。经分析，可得出未来服务设计视角下技术接受理论研究趋势主要在于移动服务领域，尤其是移动银行及电子商务领域。通过分析，本研究着重讨论了当前该领域的知识结构、研究热点和研究趋势，为服务设计视角下技术接受理论应用及其相关领域之研究提供参考。

关键词：服务设计 技术接受理论 知识图谱 可视化分析 共被引分析 CiteSpace

中国分类号：TB47

文献标识码：A

文章编号：1003-0069（2020）05-0088-04

Abstract： To explore the research hotspots and frontier trends on TAM inPerspective of Service Design.This paper uses the knowledge graph tool CiteSpaceto conduct a bibliometric analysis of l ， 506 articles published in Web Of Science （SCI-E and SSCI） during 2009-2018.It' s suggested that the trend of TAM researchin perspective of service design lies mainly in the field of mobile services， especiallymobile banking and e-commerce.This study focuses on the current knowledgestructure. research hotspots， and research trends in this field， and provides areference for the study of technology acceptance theory and its related fields from theperspective of service design.

Keywords ： Service Design Technology Acceptance Model Knowledge Graph VisualAnalysis Co-citation Analysis CiteSpace

引言

信息時代，用户主观接受度对服务设计影响颇深。自20世纪80年代以来，DavisⅢ提出了技术接受模型（TAM），基于此，后人发展出诸多拓展模型或理论，其中包括理性行为理论（TRA）、技术接受模型（TAM）、动机模型（MM）、个人电脑使用模型（MPCU）、创新扩散（DI）、计划行为理论（TPB）、扩散理论（IDT）、社会认知理论（SCT）和技术接受与使用统一理论（UTAUT）[2]。信息通信技术（ICT）不仅可用于提高现有服务的效率，更为全新类型的服务提供了可能，例如，在服务体系的构建方面，由于医疗保健领域先进技术的快速发展，床边终端系统在医院中越来越多地被采用。Sooyoung Yoo [3]提出了一种以用户为中心，用户体验改进的床边终端关键服务开发流程，该流程即采用了服务设计方法。

本研究采用了科学计量学的方法，对服务设计视角下技术接受理论应用研究文献进行了可视化研究，以了解当前该领域的知识结构、研究热点和研究趋势，为该领域研究发展提供了参考对照。

一、研究设计

（一）研究方法：本研究采用知识图谱方法。科学知识图谱是一种新的研究方法，通过数据挖掘，信息处理和图形绘制，揭示知识的发展过程与结构关系[4]。本研究运用知识图谱工具CiteSpace对2009至2018年期间在Web of Science核心合集（SCI-E和SSCI）数据库发表的1506篇文献，进行了国家/地区共现网络分析、机构共现网络分析、关键词共现分析以及文献共被引分析，以了解当前该领域研究热点与趋势。

（二）数据来源：本研究选用的数据来源于Web of Science核心合集（SCI-E和SSCI），检索的时间范围为2009-2018，检索策略为：主题=（“Technology Acceptance Model”）和（“Service*”），语言=（英语），文献类型包括会议论文（CONFERENCE PROCEEDINGS PAPER）、论文（ARTICLE）、综述（REVIEW）和信件（LETTER）。截至2018年12月31日，检索到有效记录1506条，随后导出到CiteSpace中作进一步分析。

（三）参数设置：本研究导入数据至CiteSpace时，除特殊说明，各项参数阈值设置如下：“时间分区（Time Slicing）”中设置研究起止年份，即2009年至2018年;“时间切片（ Years per Slice）”的值设定为1，即将时间分区设置为每一年;“修剪算法（Pruning）”项下选取“寻径算法（Pathfinder）”：“节点类型（Node Type）”则分别设置为“国家（Country）”、“机构（Institute）”、“关键词（Keywords）”及“参考文献（Reference）”;其他参数则为默认选项。此外，节点数据选取N值越大，表示生成的网络将相对更全面一些。本研究选取标准设定为“TopN=50”，即在每个时间段（Time Slice）中提取50个被引次数最高的文献。

二、发文数量与态势分析

服务设计视角下技术接受理论应用研究的发文量呈明显的增长态势。从2011年至2014年，呈缓慢增长趋势，而2014年至2016年，发文量呈激增态势。2018年，该领域文献发文量达到峰值，为220篇（见表1、图1）。此皆与该领域研究热潮有着直接关联。

（一）国家/地区共现网络分析

在CiteSpace中，选择“国家”作为节点类型，绘制该领域国家/地区共现网络的知识图谱。如图2所示，共得出56个节点和193条连接线。整体而言，合作网络愈靠近中心的国家，连接线愈多，网络愈密集，且国家合作程度以发文量较高的几个国家为主导。由此可见，该学术领域已形成一些研究团队，此有利于资源共享，研究创新。

表2为发文量前10的国家。根据表2可知，美国的发文量最多，总计236篇（占15.67%），在该研究领域中占主要地位，而中国、马来西亚以及印度是前10位国家中的发展中国家，其中，中国共发表229篇（15.21%），排名第2，其他均以发达国家为主导，这显示出经济能力对提升学术水平的积极作用;中介中心性方面，美国（0.34）同样持最高值，处于网络的合作中心。此外，发文量前十的国家中均有合作关系，且以美国（0.34）、英国（0.23）和德国（0.17）为主导。而韩国（0.05）、西班牙0.03）、印度（0.02）、中国台湾（0.01）其中介中心性均低于0.1，表明与其他国家或地区之间的合作不频繁。

（二）机构共现网络分析

依前述操作，在CiteSpace中选择“机构”作为节点类型，绘制该领域研究机构及其合作网络的知识图譜。如图3所示，共得出198个节点和109条连接线，即1506篇文献分布在了198个研究机构中。各机构之间的网络密度较低，并且鲜少有合作关系（连线）。连线集中于来自韩国与中国（内地）的机构，而其他地区的机构例如英国、中国台湾、伊朗等地区就像是“信息孤岛”，几乎没有与外界合作的迹象。

表3为发文量前15的机构。由表3可知，成均馆大学（韩国）的发文量最高，总计29篇，其中韩国的机构在技术接受理论领域占据主导地位，共计3所;中介中心性方面，尚未有机构能够成为该领域跨学科传播的驱动力（均<0.1）。其中除了成均馆大学（0.02）、华中科技大学（0.02）、韩国科学技术院（0.01）、庆熙大学（0.03）、香港理工大学（0.03）、拉曼大学（0.02）之外，其余机构的中间中心性均为0，这足以说明该领域在跨学科之间的合作上仍处于起步阶段，这与服务设计作为一个近几年才新兴的学科密切相关。

（三）关键词的共现网络分析

依前述操作，在CiteSpace中选择“关键词”作为节点类型。如图4所示，共生成127个节点和705条连接线。每个十字型节点代表一个引用的关键词。对于单个节点，每个十字型的大小代表相应每一年时间切片中关键词的出现频率。因此，每个节点的大小与相应文献中关键词的频率成正比。

由表4列出的前20个高频关键词可知，“技术接受模型”（975）出现频率最高，接下来是“信息技术”（619）和“用户接受度”（562），其他常用关键词有“接受度”（397）、“服务”（278）、“信任度”（263）等。

中介中心性方面，“感知有用性”（0.13）、“接受度”（0.12）、“服务”（0.12）具有较高值，说明这些关键词代表了该领域中突发性较强的新兴趋势。

不论关键词出现频率，抑或中介中心性方面，都可看出“服务”、“用户接受度”等的研究热度。Garry Wei-Han Tan[5]以UTAUT为基准模型，将该模型与流动理论、心理特征、社会环境和安全关注因素相结合，研究线上旅游购物消费者的行为意向。Silas FormunyuyVerkijika[6]对电子政务模型Umega及其扩展版进行了实证检验。研究结果表明，绩效预期、社会影响、感知风险和计算机自我效能感对行为意向有显著影响。

（四）文献的共被引分析

1.文献共被引聚类分析：依前述方法，在CiteSpace中选择节点类型为“参考文献”。如图5所示，每一个圆环节点代表一篇引用的参考文献。对于单个节点，每个异色同心环的厚度代表相应1年时间片段中聚类标签的出现频率。因此，每个节点的大小与相应文献的总共被引频率成正比。其中引用文献连线的距离表示两篇文献的相关强度，颜色则表示第—次被引的年份，颜色越暖，时间越近。

表5为聚类后的10个研究热点标签以及每个标签里频率最高的5个关键词。通过对每个聚类群集内的代表文献进行分析与归类，我们得到了几个技术接受理论与服务体系研究热点的子主题，以下从技术接受度（0#、1#、9#）、服务创新（2#、3#、5#）、移动服务（4#、6#、7#、8#）共三部分对该领域研究热点进行解读。

（1）技术接受度：数字时代，移动服务已然成为新型业态模式。如今，愈来愈多的研究者运用技术接受理论于构建服务体系的过程中，为服务提供者深挖用户采用意图。Mayanka Singh Chhonker[7]其研究表明TAM与UTAUT是目前应用最广泛的技术接受理论。此外，文献中的主导结构是感知有用性、感知易用性、社会影响对行为意图的影响，其次是绩效预期、促进条件与努力预期。Ezlika M.Ghazali[8]的研究结果也表明，模型中的大多结构都会影响购物者选择移动购物的意图。

除了关于移动服务最初采用与使用上的研究外，亦有对使用后采纳度及可持续使用的研究。Zhou Tao[9]提出了一种移动后采用模型，并将用户行为归纳为三个变量：持续意向、推荐和投诉。其研究表明，期望确认、感知易用性、感知有用性与使用成本对用户满意度有显著影响，进一步决定了他们采用服务后的行为。此外，感知有用性对持续意向有着直接影响。

（2）服务创新：社会虚拟世界（svw）已然成为社会互动的重要环境，与此同时，虚拟商品与服务的供求关系迅速增长。MattiMantymaki[10]其研究以技术接受模型、激励模型与网络外部性理论为基础，考察了网络外部性的持续使用和购买意向。其研究结果表明，持续使用与采购之间有很强的关系，以及其他用户的存在对于预测大众的购买行为的重要性。

此外，在線社区服务方面也已有学者做了一定研究。Joel Jarvinen[11]其研究扩展了UTAUT2，以研究影响接受和使用Instagram的社交网络服务（SNS）的因素。Puneet Kaur[12]在其研究中探讨了影响青少年继续参与facebook品牌社区的因素。其研究结果表明，自我效能感、享乐主义动机、互惠互利和社会影响对用户态度有积极影响。其中，自我效能感影响最大。此外，态度、继续意向和活动水平显著相关。

（3）移动服务：技术接受理论已在诸多领域得到广泛运用，譬如：移动学习、电子政务、移动商务、互联网金融、公共服务等领域。

Frank K.Y.Chan[13]开发并测试了一种强制公民采用电子政务技术的模式。其测试结果表明，与技术推出不同阶段的各种相关因素预测了关键技术采用变量，这些变量反过来又预测了公民对电子政务技术的满意度。

Rai-Fu Chen[14]基于技术接受模型，对影响医院信息系统（HIS）接受的关键因素进行了研究。该模型由六个结构构成：系统质量、信息质量、服务质量、感知有用性、感知易用性和接受度。结果表明，从医生的角度而言，感知有用性和感知易用性显著影响了其接受程度。

2.文献共被引引文突发分析：引文突发（Citation burst）是通过检测引文在某一段时间内引用频率的突发强度来找出该领域研究热点的新兴趋势[5]。共被引分析结果显示，327个节点中有25篇文献出现引文突发现象。引文突发的结果按强度降序排列。表6列出了2009至2018年期间引文突发强度最高的前20篇文献，其中，该期间被引频次激增的年份通过较高的色块表现。

根据表6可知，文献可依研究内容，分为理论研究及实证研究两类。

理论研究包括三类：①信息技术接受研究中所产生的用户接受模型研究（文献5、8）;②信息系统（IS）成功模型研究，以衡量IS研究中复杂因变量（文献4）;③对技术接受模型的批判性回顾（文献3）。

实证研究包括六类：①关于移动服务使用意图驱使因素的研究（文献7、10、12、15、18）;②技术接受模型在移动商务领域的实证研究，以评估该服务质量、接受度、可信度等（文献1、2、11、14、16、17、20）;③技术接受模型在移动银行领域的实证研究，以了解消费者对于该服务的接受度，并推测其行为意图（文献6）;④技术接受模型在电子政务领域的实证研究，以分析公民信任、创新和接受因素（文献9、13）;⑤技术接受模型在移动学习领域的实证研究，通过将动机视角融入技术接受模型，捕获外在与内在激励因素，以解释用户使用学习媒介的意图（文献19）。

结论与展望

本次研究中借助CiteSpace生成了服务设计视角下技术接受理论领域的科学知识图谱，评估了知识结构、研究热点和研究趋势。研究结果发现：①发文量较高的10个国家中，60%为发达国家，突显出经济能力对提升学术水平的积极作用，此外，中国（229篇）发文量位居第二，说明我国学术界对该领域之重视;②成均馆大学（韩国）发文数量中排名第1，说明韩国在该领域研究产出之高;而我国在发文量前15的机构中占四所，说明我国院校对该领域研究之热忱度;③从国家和机构的知识图谱中分析可知，该领域的研究正向着跨机构、跨国家之间合作交流的趋势前进;④文献共被引分析及引文突发分析表明，在研究方法上，技术接受理论与用户满意理论成为研究热点，在研究内容上，技术接受模型于电子商务服务及移动银行服务中的应用是该领域中两个最突出的热点。

值得注意的是，在数据选择部分，本次研究仅限于服务设计视角下技术接受理论领域内受关注程度较高的核心英文期刊，而中文文献未被分析，所获取的数据集不够宏大，缺少对该领域研究趋势的全局分析，其结果或存在一定偏差;从研究热点而言，由于对服务设计视角下技术接受理论领域认知的广度与深度尚有欠缺，或会对知识图谱的解读带来一定误差，因此，本研究值得进一步探讨，在后续的研究中，需克服数据不足所造成的消极影响，集思广益运用更为科学之研究方法或工具，从更全面、更系统的角度深挖，为该领域之前瞻研究带来更多启示。

基金项目：教育部人文社科基金-可用性视角下老年人公共终端技术接受模型研究（项目编号：18YJC760099）;浙江省哲学社会科学规划课题-老年人公共终端技术接受分析及服务设计体系（项目编号：20NDJC084YB）：浙江省健康智慧厨房系统集成重点实验室开放课题-大数据和小数据融合的智慧家居个性化设计模式研究（项目编号：19080049-N）。

参考文献：

[1] Davis F D.Perceived Usefulness. Perceived Ease of Use. and User Acceptance ofinformation Techuology[J].MisQuarterly， 1989. 13（3）：319-340.

[2] Veukatesh V. Motris M G. Davis G B， et al. LTser Acceptance of Information Technology： Toward a Unified View[J].MIS Quarterly. 2003. 27（3）： 425-478.

[3] Yoo S. Development and User Research of a Smart Bedside Station Svstem toward Patient-Centered HealthcareSystem[J]. Jourual of Medical Systems. 2015. 39（9）： 86.

[4] Chen Y. Liu Z. Chen J. et al. History and Theory of Mapping Knowledge Domaius[J] . Studies In Science OfScience. 2008. 26（3）： 449-460.

[5] Tan G W-H. Ooi KB . Gender aud age： Do They Really Moderate Mobile Tourism Shopping Behavior？[J].Telematics & Informatics. 2018. 35（61： 1617-1642.

[6] Verkijika S F. De Wet L. EGovemmeut Adoption in Sub-Saharan Africa[J]. Electronic Conunerce Research andApplicatious. 2018. 30： 83-93.

[7] Chhonker M S. Verma D. Kar A K. et al M-Conunerce Technology Adoption：Thematic aud Citatiou Analvsis ofScholariy Research Duriug （2008-2017） [J]. The Bottom Line. 2018. 31（3/4）： 208-233.

[8] Ghazali E M.Mutum D S. ChougJH.et al Do Consumers Technology Adoption：Thematic and Citation Analysis ofand Technology Adoption in Malaysia [J]. Asia Pacific Journal of Marketing & Logistics， 2018.

[9] Zhou T. An Empiiical Exairmation of Users'

Post-Adoptiou Behaviour of Mobile Services[J]. Behaviour &Information Technology， 2011， 30（2）： 241-250.

[10] Mantymaki M， Salo J. Teenagers iu Social Virtual Worids： Continuous Use and Purchasing Behavior in Habbo

[11] Jarviueu J. Ohtonen R. KarJ aluoto H C01lsmner Acceptance and Use of Instagram[C]//Hawaii InternationalConference on Svstem Sciences. IEEE， 2016.

[12] Kaur P. LTuderpinnjngs of User Participation in Service ProviderHosted Onliue Conunuuities[J] . Service Science.2016. 8（3）： 249-262.

[13] Chan F K Y， Thong J Y L， Venkatesh V. et al Modeling Cirizen Satisfactiou with Mandatory Adoption of anE-Govermnent Technology[J]. Journal of the Association for Information Systems， 2010， 11（10）： 519-549.

[14] Chen R F. Hsiao J L An Empuical Studv of Phvsicians'

Acceptance of Hospitallufonnation Svstems inTaiwan[J]. Telemedicine & e-Health， 2012， 18（2）：120-125.

[15] Wang C X. Lv S R. Suo X The Knowledge Map of Public Safety and Health[C]//2015 12th InternationalConference on Fuzzy Systems and Knowledee Discovery （FSKD）. Zhangjiajie， China： IEEE， 2015： 1688-1692.